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  <title>ElasticSearch实战系列四:ElasticSearch理论知识介绍 | 虚无境的博客</title>
  





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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">ElasticSearch实战系列四:ElasticSearch理论知识介绍</h1>
        

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                2019-12-24
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        <script src="\assets\js\APlayer.min.js"> </script><h2 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h2><p>在前几篇关于<a href="https://www.cnblogs.com/xuwujing/category/1530849.html" target="_blank" rel="external">ElasticSearch</a>的文章中，简单的讲了下有关ElasticSearch的一些使用，这篇文章讲一下有关 ElasticSearch的一些理论知识以及自己的一些见解。<br>虽然本人是一个实战派，不太喜欢讲这些理论知识，因为这块可以查看官方文档，那里会写得非常详细，但是在使用了ElasticSearch之后，发现有的知识点需要掌握一定的理论知识才能理解，对于初学者来说有的不好理解，因此写下该篇文章，希望读者在看完之后能够有所帮助。</p>
<h2 id="ElasticSearch-理论知识介绍"><a href="#ElasticSearch-理论知识介绍" class="headerlink" title="ElasticSearch 理论知识介绍"></a>ElasticSearch 理论知识介绍</h2><h3 id="ElasticSearch是什么"><a href="#ElasticSearch是什么" class="headerlink" title="ElasticSearch是什么"></a><strong>ElasticSearch是什么</strong></h3><blockquote>
<p>Elasticsearch 是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎。它可以从RESTful Web服务接口访问，并使用模式少JSON(JavaScript对象符号)文档来存储数据。它是基于Java编程语言，这使Elasticsearch能够在不同的平台上运行。使用户能够以非常快的速度来搜索非常大的数据量。</p>
</blockquote>
<h3 id="ElasticSearch可以做什么"><a href="#ElasticSearch可以做什么" class="headerlink" title="ElasticSearch可以做什么"></a><strong>ElasticSearch可以做什么</strong></h3><blockquote>
<ul>
<li>分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索</li>
<li>分布式的实时分析搜索引擎</li>
<li>可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据</li>
</ul>
</blockquote>
<h3 id="Lucene是什么"><a href="#Lucene是什么" class="headerlink" title="Lucene是什么"></a><strong>Lucene是什么</strong></h3><blockquote>
<p>ApacheLucene将写入索引的所有信息组织成一种倒排索引（Inverted Index）的结构之中，该结构是种将词项映射到文档的数据结构。其工作方式与传统的关系数据库不同，大致来说倒排索引是面向词项而不是面向文档的。且Lucene索引之中还存储了很多其他的信息，如词向量等等，每个Lucene都是由多个段构成的，每个段只会被创建一次但会被查询多次，段一旦创建就不会再被修改。多个段会在段合并的阶段合并在一起，何时合并由Lucene的内在机制决定，段合并后数量会变少，但是相应的段本身会变大。段合并的过程是非常消耗I/O的，且与之同时会有些不再使用的信息被清理掉。在Lucene中，将数据转化为倒排索引，将完整串转化为可用于搜索的词项的过程叫做分析。文本分析由分析器（Analyzer）来执行，分析其由分词器（Tokenizer），过滤器（Filter）和字符映射器（Character Mapper）组成，其各个功能显而易见。</p>
</blockquote>
<h3 id="Elk架构"><a href="#Elk架构" class="headerlink" title="Elk架构"></a><strong>Elk架构</strong></h3><blockquote>
<p> “ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。</p>
</blockquote>
<h3 id="ElasticSearch名词"><a href="#ElasticSearch名词" class="headerlink" title="ElasticSearch名词"></a><strong>ElasticSearch名词</strong></h3><h4 id="集群-cluster"><a href="#集群-cluster" class="headerlink" title="集群(cluster)"></a>集群(cluster)</h4><p>  一个集群由一个或多个共享相同的群集名称的节点组成。每个群集有一个单独的主节点，这是由程序自动选择，如果当前主节点失败，程序会自动选择其他节点作为主节点。</p>
<h4 id="节点-node"><a href="#节点-node" class="headerlink" title="节点(node)"></a>节点(node)</h4><p>  一个节点属于一个集群。通常情况下一个服务器有一个节点，但有时候为了测试方便，一台服务器也可以有多个节点。在启动时，一个节点将使用广播来发现具有相同群集名称的现有群集，并将尝试加入该群集。<strong>节点属性根据elasticsearch.yml的一些配置来决定！其中master和datanode是必不可少的，其他的可以按照情况来进行添加！为了防止脑裂以及后续维护，建议将节点属性分离！</strong></p>
<p><strong>elasticsearch.yml配置:</strong></p>
<ol>
<li><p>node.master: true 并且   node.data: true<br>这种组合表示这个节点即有成为主节点的资格，又存储数据。<br>如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。ElasticSearch默认每个节点都是这样的配置，在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置，因为这样相当于主节点和数据节点的角色混合到一块了。</p>
</li>
<li><p>node.master: false  并且   node.data: true<br>这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格，也就不参与选举，只会存储数据。    这个节点我们称为data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据，后期提供存储和查询服务。</p>
</li>
<li><p>node.master: true  并且   node.data: false<br>这种组合表示这个节点不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点，这个节点我们称为master节点。</p>
</li>
<li><p>node.master: false    node.data: false<br>这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，这个节点的意义是作为一个client(客户端)节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。</p>
</li>
<li><p>node.ingest: true<br>执行预处理管道，不负责数据和集群相关的事物。<br>它在索引之前预处理文档，拦截文档的bulk和index请求，然后加以转换。<br>将文档传回给bulk和index API，用户可以定义一个管道，指定一系列的预处理器。</p>
</li>
</ol>
<p>示例图:</p>
<p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191224190134936.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>上述的节点属性可以根据实际的情况来进行配置。如果只有三台配置一般的服务器，在测试环境可以将master节点和datanode节点共用，也就是 <code>node.master: true</code> 并且   <code>node.data: true</code> ；在生产环境中，最好将节点分离，特别是masternode和datanode，哪怕是用配置非常差的服务器安装masternode。至于clientnode则需要看情况，如果有大量的查询，并且有很多的聚合分析查询的话，可以部署；ingestnode这个也是看具体的情况，如果有使用ingest等api的情况，也可以进行部署。至于<strong>集群规划</strong>这个我们在后续的文章中再来讲解。</p>
<h4 id="索引（index）"><a href="#索引（index）" class="headerlink" title="索引（index）"></a>索引（index）</h4><p>索引是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。你可以把索引看成关系型数据库的表。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。如果你知道MongoDB，可以Elasticsearch的索引看成MongoDB里的一个集合。如果你熟悉CouchDB，可以把索引看成CouchDB数据库索引。Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。 </p>
<p>根据<elasticsearch权威指南>将ElasticSearch和传统关系型数据库作比较的话如下类比表:</elasticsearch权威指南></p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><div class="line">1</div><div class="line">2</div></pre></td><td class="code"><pre><div class="line">Relational DB -&gt; Databases -&gt; Tables -&gt; Rows -&gt; Columns</div><div class="line">Elasticsearch -&gt; Indices -&gt; Types -&gt; Documents -&gt; Fields</div></pre></td></tr></table></figure>
<p>但是根据最新的ElasticSearch7.x中已经将Types移除了，并且在日常的使用中，我建议最好把一个索引(index)当做数据库的一张表来使用，类型(type)除了必要的情况，最好无视它，将它和索引库名设置一样即可。</p>
<p>这里顺便再来说下创建索引库的结构。我们知道在关系型数据库中需要创建表才能添加数据，但是在ElasticSearch中可以直接插入数据，它会根据你的第一条数据来自动创建索引库的结构， 但是这种在很多情况下是不符合我们要求的。如果我们想自己进行创建的话，那么就有必要了解一下index的setting和mapping了。</p>
<p><strong>setting</strong></p>
<p>setting可以理解为管理这个index的一些重要属性的，比如分片(shard)和副本(replica)，它决定这个索引库最终的配置形态。初学者的话，可以只用管这三个配置参数即可:</p>
<ul>
<li>number_of_shards: 是设置的分片数，设置之后无法更改！</li>
<li>refresh_interval: 是设置es缓存的刷新时间，如果写入较为频繁，但是查询对实时性要求不那么高的话，可以设置高一些来提升性能。可以更改</li>
<li>number_of_replicas : 是设置该索引库的副本数，建议设置为1以上。</li>
</ul>
<p><strong>mapping</strong></p>
<p>mapping可以理解为关系型数据库的表结构，指定字段的类型。初学者可以先只用关心<code>text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date</code>这几个字段，其中text和keyword都是string类型，选择区分很简单，需要进行分词用text，不需要并且进行排序或聚合的可以用keyword。</p>
<h4 id="分片-shard"><a href="#分片-shard" class="headerlink" title="分片(shard)"></a>分片(shard)</h4><p>分片是一个单一的Lucene实例。这个是由Elasticsearch管理的比较底层的功能。索引是指向主分片和副本分片的逻辑空间。对于使用，只需要指定分片的数量，其他不需要做过多的事情。在开发使用的过程中，我们对应的对象都是索引，Elasticsearch会自动管理集群中所有的分片，当发生故障的时候，一个Elasticsearch会把分片移动到不同的节点或者添加新的节点。</p>
<ul>
<li><p>主分片(primary shard):每个文档都存储在一个分片中，当你存储一个文档的时候，系统会首先存储在主分片中，然后会复制到不同的副本中。默认情况下，一个索引有5个主分片。你可以在事先制定分片的数量，当分片一旦建立，分片的数量则不能修改。</p>
</li>
<li><p>副本分片(replica shard):每一个分片有零个或多个副本。副本主要是主分片的复制，其中有两个目的：</p>
<p>  1、增加高可用性：当主分片失败的时候，可以从副本分片中选择一个作为主分片。<br>  2、提高性能：当查询的时候可以到主分片或者副本分片中进行查询。默认情况下，一个主分配有一个副本，但副本的数量可以在后面动态的配置增加。副本必须部署在不同的节点上，不能部署在和主分片相同的节点上。</p>
</li>
</ul>
<p><strong>分片设置很重要！一个index指定了分片之后是无法修改的，因此在设置分片的时候一定要事前做好规划！</strong></p>
<p>示例图:<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191224190111552.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h4 id="文档"><a href="#文档" class="headerlink" title="文档"></a>文档</h4><p>存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库表中的一行记录。当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所有包含 title 字段的文档， title 字段类型都必须一样，比如 string 。<br>文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段（multivalued）。每个字段有类型，如文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数组。字段类型在Elasticsearch中很重要，因为它给出了各种操作（如分析或排序）如何被执行的信息。幸好，这可以自动确定，然而，我们仍然建议使用映射。与关系型数据库不同，文档不需要有固定的结构，每个文档可以有不同的字段，此外，在程序开发期间，不必确定有哪些字段。当然，可以用模式强行规定文档结构。从客户端的角度看，文档是一个JSON对象。每个文档存储在一个索引中并有一个Elasticsearch自动生成的唯一标识符和文档类型。文档需要有对应文档类型的唯一标识符，这意味着在一个索引中，两个不同类型的文档可以有相同的唯一标识符。</p>
<ul>
<li>文档类型:<br>在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。文档类型让我们轻易地区分单个索引中的不同对象。每个文档可以有不同的结构，但在实际部署中，将文件按类型区分对数据操作有很大帮助。当然，需要记住一个限制，不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫 title 的字段必须具有相同的类型。</li>
</ul>
<blockquote>
<ul>
<li><p>核心数据类型<br>text 和 keyword</p>
<ul>
<li>数值数据类型<br>long，integer，short，byte，double，float，half_float，scaled_float</li>
<li>日期数据类型<br>date</li>
<li>布尔数据类型<br>boolean</li>
<li>二进制数据类型<br>binary</li>
<li><p>范围数据类型<br>integer_range，float_range，long_range，double_range，date_range</p>
</li>
<li><p><strong>复杂数据类型</strong></p>
</li>
<li>对象数据类型<br>object 用于单个JSON对象</li>
<li><p>嵌套数据类型<br>nested 用于JSON对象数组</p>
</li>
<li><p><strong>地理数据类型</strong></p>
</li>
<li>地理位置数据类型<br>geo_point 纬度/经度积分</li>
<li><p>地理形状数据类型<br>geo_shape 用于多边形等复杂形状</p>
</li>
<li><p><strong>专业数据类型</strong></p>
</li>
<li>IP数据类型<br>ip 用于IPv4和IPv6地址</li>
<li>完成数据类型<br>completion 提供自动完成建议</li>
<li>令牌计数数据类型<br>token_count 计算字符串中令牌的数量<br>mapper-murmur3<br>murmur3 在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中<br>mapper-annotated-text<br>annotated-text 索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）</li>
<li>渗滤器类型<br>接受来自query-dsl的查询</li>
<li>join 数据类型<br>为同一索引内的文档定义父/子关系</li>
<li><p>别名数据类型<br>为现有字段定义别名。</p>
</li>
<li><p>多字段:<br>为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，一个string字段可以映射为text用于全文搜索的字段，也可以映射为keyword用于排序或聚合的字段。或者，您可以使用standard分析仪，  english分析仪和  french分析仪索引文本字段。<br>这是多领域的目的。大多数数据类型通过fields参数支持多字段。</p>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
</blockquote>
<ul>
<li><p>映射：<br>在有关全文搜索基础知识部分，我们提到了分析的过程：为建索引和搜索准备输入文本。文档中的每个字段都必须根据不同类型做相应的分析。举例来说，对数值字段和从网页抓取的文本字段有不同的分析，比如前者的数字不应该按字母顺序排序，后者的第一步是忽略HTML标签，因为它们是无用的信息噪音。Elasticsearch在映射中存储有关字段的信息。</p>
</li>
<li><p>路由(routing):<br>当存储一个文档的时候，他会存储在一个唯一的主分片中，具体哪个分片是通过散列值的进行选择。默认情况下，这个值是由文档的id生成。如果文档有一个指定的父文档，从父文档ID中生成，该值可以在存储文档的时候进行修改。<br>这个属性在学习初期可以不必理会，使用默认即可。在有一定了解ElasticSearch之后可以在进行了解学习。</p>
</li>
<li>别名(alias):<br>它是一个或多个索引的一个附加名称，允许使用这个名称来查询索引。一个别名可以对应多个索引，反之亦然，一个索引可以是多个别名的一部分。别名只能用作查询，不能进行数据操作！</li>
</ul>
<p>示例图:</p>
<p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191224190118715.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191224190119688.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h2 id="其它"><a href="#其它" class="headerlink" title="其它"></a>其它</h2><p>本文主要介绍了ElasticSearch的一些基础知识，其中ElasticSearch的理论知识远远不止这些，但是介绍的太多的话吸收不过来，其实很多的知识最好是边学边用中在掌握。学习ElasticSearch知识理论可以去官网学习，那里有非常详细的知识。<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/2019122422240928.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>之后或许会写一篇关于ElasticSearch的集群规划，会从案例中进行讲解，包括机器、节点、索引库、分片副本一些选择和配置的一些具体知识。</p>
<p>参考：<br><a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html" target="_blank" rel="external">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html</a></p>
<p>参考书籍:<br>《ElasticSearch权威指南》</p>
<p><a href="https://www.cnblogs.com/xuwujing/tag/elasticsearch/" target="_blank" rel="external">ElasticSearch实战系列</a>:<br><a href="https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11385255.html" target="_blank" rel="external">ElasticSearch实战系列一:  ElasticSearch集群+Kinaba安装教程</a><br><a href="https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11567053.html" target="_blank" rel="external">ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程—图文详解</a><br><a href="https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11645630.html" target="_blank" rel="external">ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程</a></p>
<h3 id="音乐推荐"><a href="#音乐推荐" class="headerlink" title="音乐推荐"></a>音乐推荐</h3><iframe frameborder="no" border="0" marginwidth="0" marginheight="0" width="330" height="86" src="//music.163.com/outchain/player?type=2&id=1366594775&auto=0&height=66"></iframe>



<p>原创不易，如果感觉不错，希望给个推荐！您的支持是我写作的最大动力！<br>版权声明:<br>作者：虚无境<br>博客园出处：<a href="http://www.cnblogs.com/xuwujing" target="_blank" rel="external">http://www.cnblogs.com/xuwujing</a><br>CSDN出处：<a href="http://blog.csdn.net/qazwsxpcm" target="_blank" rel="external">http://blog.csdn.net/qazwsxpcm</a>　　　　<br>掘金出处：<a href="https://juejin.im/user/5ae45d5bf265da0b8a6761e4" target="_blank" rel="external">https://juejin.im/user/5ae45d5bf265da0b8a6761e4</a><br>个人博客出处：<a href="http://www.panchengming.com" target="_blank" rel="external">http://www.panchengming.com</a> </p>

      
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<span style="font-weight:blod">版权声明</span>
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<p style="font-size: 10px;line-height: 30px"><a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">xuwujing's Notes</a> by <a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">ChengMing Pan</a> is licensed under a <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" style="color:#258FC6">Creative Commons BY-NC-ND 4.0 International License</a>.<br/>
由<a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">虚无境</a>创作并维护的<a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">xuwujing's Notes</a>博客采用<a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" style="color:#258FC6">创作共用保留署名-非商业-禁止演绎4.0国际许可证</a>。<br/>
本文首发于<a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">xuwujing's Notes</a> 博客（ <a href="http://www.panchengming.com/" style="color:#258FC6">http://www.panchengming.com/</a> ），版权所有，侵权必究。</p>
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                  github
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                <a href="http://blog.csdn.net/qazwsxpcm?viewmode=list" target="_blank" title="csdn">
                  
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                  csdn
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                <a href="https://home.cnblogs.com/u/xuwujing/" target="_blank" title="cnblogs">
                  
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                  cnblogs
                </a>
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    window.Promise = null;
  }
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